金融發(fā)展對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率影響的實(shí)證分析

姚雪松，李 明

（1.深圳大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，廣東深圳518060；2.西南交通大學(xué)交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，四川成都

610031)

0 引言

交通基礎(chǔ)設(shè)施是國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)和前提，當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)發(fā)展階段，經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式向綠色型、高效型和集約型轉(zhuǎn)變，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性調(diào)整腳步加快，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也面臨轉(zhuǎn)型升級(jí)，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率對(duì)于交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的重要性日益凸顯出來(lái)。從2005年始，國(guó)務(wù)院出臺(tái)相關(guān)政策，允許和鼓勵(lì)民間資本進(jìn)入交通基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，開放交通基礎(chǔ)設(shè)施投資準(zhǔn)入等，這些政策為金融支持交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供了條件。與此同時(shí)，近年來(lái)金融發(fā)展提高了儲(chǔ)蓄向交通基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的投資轉(zhuǎn)化效率，拓寬了交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金來(lái)源，從而顯著減緩了財(cái)政支持交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金壓力。

關(guān)于金融發(fā)展對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響，Gurley[1]認(rèn)為金融發(fā)展通過(guò)動(dòng)員儲(chǔ)蓄，加速儲(chǔ)蓄向交通基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的投資轉(zhuǎn)化影響交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率，認(rèn)為金融發(fā)展不僅極大地降低了動(dòng)員儲(chǔ)蓄的成本，并且大大改善了儲(chǔ)蓄—投資的轉(zhuǎn)化效率，從而可以提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率。Romer[2]認(rèn)為金融發(fā)展通過(guò)降低投資信息獲取成本，提高投資相關(guān)信息質(zhì)量，提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率。而隨著金融的發(fā)展，各種金融機(jī)構(gòu)、金融工具和金融業(yè)務(wù)活動(dòng)不斷豐富創(chuàng)新，金融支持交通基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目將會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)，此時(shí)金融對(duì)于信息質(zhì)量的需求將促使交通基礎(chǔ)設(shè)施類企業(yè)相關(guān)信息更加透明、完善。Acemoglu[3]認(rèn)為金融發(fā)展使得相關(guān)信息質(zhì)量的提高能夠有效降低由于信息不對(duì)稱造成的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，從而使交通基礎(chǔ)設(shè)施類企業(yè)能夠以更低成本、更小風(fēng)險(xiǎn)獲得資本的支持，同時(shí)降低企業(yè)因信息不充分而導(dǎo)致的非效率投資行為發(fā)生的可能性，進(jìn)而提高交通基礎(chǔ)設(shè)施類企業(yè)投資和運(yùn)營(yíng)效率。Levine[4]認(rèn)為金融發(fā)展通過(guò)引入外部監(jiān)督，改善企業(yè)股權(quán)治理結(jié)構(gòu)提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率，認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施投資企業(yè)接受了外部的資金后，企業(yè)不得不接受資金供給方的監(jiān)管，有更強(qiáng)的外部壓力迫使企業(yè)提高資金利用效率，從而有效減少企業(yè)非效率投資情況的發(fā)生。張光南等[5]認(rèn)為金融發(fā)展可以加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資，規(guī)避流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率。陳銀娥等[6]認(rèn)為金融發(fā)展促使交通基礎(chǔ)設(shè)施類企業(yè)可獲得的資金將大大增加，企業(yè)本身也可以通過(guò)資產(chǎn)配置實(shí)現(xiàn)新增項(xiàng)目投資風(fēng)險(xiǎn)的對(duì)沖和轉(zhuǎn)移，從而實(shí)現(xiàn)企業(yè)投資效率的提高。姚雪松等[7]認(rèn)為金融發(fā)展通過(guò)引入監(jiān)督機(jī)制、改善股權(quán)結(jié)構(gòu)、加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理、提高投資信息質(zhì)量等方式為交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)創(chuàng)造了良好的投資決策環(huán)境，從而促進(jìn)了交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的提高。馬玉坤等[8]認(rèn)為通過(guò)金融手段整合交通基礎(chǔ)設(shè)施資源，不僅可以提高交通基礎(chǔ)設(shè)施的物流效率，同時(shí)也可以提高投資效率。李強(qiáng)等[9]認(rèn)為通過(guò)PPP等投融資模式可以增加交通基礎(chǔ)設(shè)施的資金來(lái)源，有效化解傳統(tǒng)投融資模式的部分風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)交通基礎(chǔ)社會(huì)設(shè)施投資效率具有積極影響。

綜上所述，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的提高對(duì)當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要作用，金融發(fā)展對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率具有重要影響。為此，在既有研究成果基礎(chǔ)上，通過(guò)建立計(jì)量模型，實(shí)證分析我國(guó)金融發(fā)展對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響，為進(jìn)一步提高我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率提供啟示。

1 金融發(fā)展對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率影響

1.1 模型設(shè)定

在模型設(shè)定中，主要分析金融發(fā)展對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響，被解釋變量為交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率，解釋變量為金融發(fā)展和其他可能影響交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的控制變量。金融發(fā)展通常被認(rèn)為表現(xiàn)為金融深度和金融相關(guān)比率程度2個(gè)方面，而且國(guó)家的金融深度和金融相關(guān)比率越高，意味著可用于投資的社會(huì)資本越多。另外，金融深度和金融相關(guān)比率越高，會(huì)促進(jìn)更多的民間資本投資積極性的增加。經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，民間資本投資交通基礎(chǔ)設(shè)施的占比越大，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率會(huì)越高。因此，采用金融深度和金融相關(guān)比率程度2個(gè)變量作為金融發(fā)展的代理變量，選用2個(gè)模型進(jìn)行估計(jì)?？刂谱兞糠矫?，認(rèn)為投資交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的企業(yè)規(guī)模、負(fù)債水平和增長(zhǎng)機(jī)會(huì)對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率會(huì)有重要的影響，因而加入了這3個(gè)變量作為設(shè)定模型的控制變量。設(shè)定的模型如下。

式中：IEi,t為被解釋變量，代表第i個(gè)企業(yè)第t年的交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率；βi(i= 0，1，2，3，4)和γi(i= 0，1，2，3，4)為系數(shù)；δ和φ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；fi di,t，firi,t作為解釋變量和金融發(fā)展的代理變量，分別代表第i個(gè)企業(yè)第t年面臨的金融深度和金融相關(guān)比率程度；sizei,t，growi,t，levi,t為控制變量，分別代表第i個(gè)企業(yè)第t年的企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、增長(zhǎng)機(jī)會(huì)和負(fù)債水平。

公式 ⑴ 為金融深度作為金融發(fā)展代理變量設(shè)定的模型，公式 ⑵ 為金融相關(guān)比率程度作為金融發(fā)展代理變量設(shè)定的模型。

1.2 指標(biāo)度量

1.2.1 交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率

關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的度量問(wèn)題，選用我國(guó)上市的交通基礎(chǔ)設(shè)施類投資企業(yè)投資效率來(lái)度量，運(yùn)用Richardson殘差度量模型方法測(cè)度這類企業(yè)的投資效率。該模型將企業(yè)總投資支出分為2個(gè)部分，一是保持現(xiàn)有資產(chǎn)的投資，二是新增資產(chǎn)投資。其中，新增資產(chǎn)投資又進(jìn)一步劃分為企業(yè)新增資產(chǎn)預(yù)期內(nèi)投資和企業(yè)新增資產(chǎn)預(yù)期外投資2部分，預(yù)期外投資為企業(yè)非效率投資部分，通過(guò)對(duì)企業(yè)新增資產(chǎn)構(gòu)建回歸模型，以殘差值作為企業(yè)投資效率水平的衡量指標(biāo)，從而得以判斷企業(yè)是否存在過(guò)度投資或投資不足，并得以定量分析企業(yè)非效率投資的程度。該方法通過(guò)對(duì)企業(yè)新增資產(chǎn)構(gòu)建回歸模型，以模型的殘差值作為企業(yè)投資效率水平的衡量指標(biāo)，殘差絕對(duì)值越大表明企業(yè)投資效率越低(殘差值大于零表示企業(yè)存在過(guò)度投資行為，小于零則存在投資不足)，殘差絕對(duì)值越小表明投資效率越高。Richardson建立的模型如下。

式中：invt表示企業(yè)第t年新增投資；?i(i= 0，1，…，6)為系數(shù)；levt表示企業(yè)第t年負(fù)債水平；casht表示企業(yè)第t年現(xiàn)金持有量；aget表示企業(yè)第t年年齡；lnsizet表示企業(yè)第t年資產(chǎn)規(guī)模的對(duì)數(shù)；roat表示企業(yè)第t年盈利能力；invt-1表示企業(yè)t- 1年新增投資；ε表示殘差，即企業(yè)新增資產(chǎn)預(yù)期外投資，即企業(yè)非效率投資部分，殘差絕對(duì)值越大說(shuō)明企業(yè)非效率投資水平越高，當(dāng)ε＞ 0表示企業(yè)存在過(guò)度投資行為，反之，則存在投資不足。

1.2.2 金融發(fā)展

選用金融深度和金融相關(guān)比率2個(gè)指標(biāo)作為金融發(fā)展的代理變量。其中，金融深度指標(biāo)由Shaw提出，并用貨幣存量與國(guó)民生產(chǎn)總值的比率表示。借鑒Shaw的思想，用廣義貨幣存量與GDP的比率作為金融深度的代理變量。廣義貨幣包括流通中的現(xiàn)金、企業(yè)活期存款、定期存款、居民儲(chǔ)蓄存款和其他存款。金融相關(guān)比率由Goldsmith提出，并用金融資產(chǎn)總量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比率表示。借鑒Goldsmith的思想，用金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額與GDP的比率作為金融相關(guān)比率的代理變量。金融深度和金融相關(guān)比率對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響機(jī)制如圖1所示。

1.2.3 控制變量

選取投資交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的企業(yè)規(guī)模、負(fù)債水平和增長(zhǎng)機(jī)會(huì)作為控制變量，企業(yè)規(guī)模選用資產(chǎn)總額的自然對(duì)數(shù)作為代理變量，用企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)作為負(fù)債水平的代理變量，用企業(yè)營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率作為企業(yè)增長(zhǎng)機(jī)會(huì)的代理變量。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

2005年8月開始我國(guó)陸續(xù)出臺(tái)全國(guó)性政策文件，全面降低交通基礎(chǔ)設(shè)施投資準(zhǔn)入門檻，鼓勵(lì)民間資本進(jìn)入其中，在這樣的背景下，國(guó)內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率顯著提高。因此，按照證監(jiān)會(huì)最新行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，選取2006—2016年我國(guó)滬深兩市A 股交通基礎(chǔ)設(shè)施類上市企業(yè)為研究樣本，去除一部分財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失，以及ST、*ST 的上市企業(yè)，經(jīng)篩選，最終獲得290個(gè)觀察樣本，上市企業(yè)的相關(guān)原始數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，金融發(fā)展等其他原始數(shù)據(jù)來(lái)自2006—2016年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

2 模型估計(jì)方法和估計(jì)結(jié)果

2.1 估計(jì)方法

圖1 金融深度和金融相關(guān)比率對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的影響機(jī)制Fig.1 In fl uence mechanism offinancial depth andfinancial related ratio on the efficiency of transportation infrastructure investment

設(shè)定模型所選取的數(shù)據(jù)為靜態(tài)短面板數(shù)據(jù)，對(duì)于靜態(tài)短面板數(shù)據(jù)而言，有3種可供選擇的估計(jì)模型，分別是混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型。其中固定效應(yīng)模型又可進(jìn)一步分為個(gè)體固定效應(yīng)模型和時(shí)間固定效應(yīng)模型，隨機(jī)效應(yīng)模型又可進(jìn)一步分為個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型和時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型。具體選擇何種模型進(jìn)行回歸，需要根據(jù)樣本數(shù)據(jù)表現(xiàn)出的特征而定。靜態(tài)面板模型設(shè)定如表1所示。

表1 靜態(tài)面板模型設(shè)定Tab.1 Static panel model setting table

表1為不同樣本數(shù)據(jù)特征下的最優(yōu)模型選擇。由表1可知，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)既不存在個(gè)體的異質(zhì)性(個(gè)體效應(yīng))，也不存在時(shí)間上的變化(時(shí)間效應(yīng))時(shí)，應(yīng)當(dāng)使用混合回歸模型；當(dāng)樣本數(shù)據(jù)存在個(gè)體效應(yīng)但不存在時(shí)間效應(yīng)，且擾動(dòng)項(xiàng)與某個(gè)解釋變量存在相關(guān)性時(shí)，應(yīng)當(dāng)使用個(gè)體固定效應(yīng)模型；當(dāng)樣本數(shù)據(jù)存在個(gè)體效應(yīng)但不存在時(shí)間效應(yīng)，且擾動(dòng)項(xiàng)與所有解釋變量均不相關(guān)時(shí)，應(yīng)當(dāng)使用個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型；當(dāng)樣本數(shù)據(jù)不存在個(gè)體效應(yīng)但存在時(shí)間效應(yīng)，且擾動(dòng)項(xiàng)與所有解釋變量均不相關(guān)時(shí)，應(yīng)當(dāng)使用時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型；當(dāng)樣本數(shù)據(jù)不存在個(gè)體效應(yīng)但存在時(shí)間效應(yīng)，且擾動(dòng)項(xiàng)與某個(gè)解釋變量存在相關(guān)性時(shí)，應(yīng)當(dāng)使用時(shí)間固定效應(yīng)模型。

當(dāng)選擇的最優(yōu)模型構(gòu)建出來(lái)后，還應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮O(shè)定的合理性，以確保回歸估計(jì)的無(wú)偏性、有效性和一致性。檢驗(yàn)方法主要有約束條件檢驗(yàn)(Chow的F檢驗(yàn))和Hausman檢驗(yàn)。

先后采用混合回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證回歸，對(duì)比分析各模型所得回歸結(jié)果后，發(fā)現(xiàn)隨機(jī)效應(yīng)模型回歸結(jié)果最優(yōu)。通過(guò)F檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)存在個(gè)體效應(yīng)，通過(guò)Hausman檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)擾動(dòng)項(xiàng)與所有解釋變量均不相關(guān)，對(duì)照參考表1可知，選用個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型最有效率。因此，最終選用個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)方法作為設(shè)定模型的估計(jì)方法。

2.2 估計(jì)結(jié)果

先后使用金融深度、金融相關(guān)比率作為金融發(fā)展的代理變量(分別對(duì)應(yīng)設(shè)定模型⑴和模型⑵)，為了清晰呈現(xiàn)所得的實(shí)證結(jié)果，將金融深度、金融相關(guān)比率影響交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率進(jìn)行逐一回歸和檢驗(yàn)。估計(jì)結(jié)果如表2和表3所示。

由表2、表3可以看出，無(wú)論采用混合回歸模型、固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型，金融深度、金融相關(guān)比率指標(biāo)均高度顯著(5%的水平下顯著)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量或Wald卡方統(tǒng)計(jì)量均在0.001的水平下顯著，其中固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果顯著性高于混合回歸模型，隨機(jī)效應(yīng)模型回歸結(jié)果顯著性高于固定效應(yīng)模型，由此可以確定金融深度、金融相關(guān)比率與交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率之間存在顯著相關(guān)性。由表2可知，金融深度的真實(shí)系數(shù)值介于-0.028 7 ～-0.023 7之間。由表3可知，金融相關(guān)比率的真實(shí)系數(shù)值介于-0.037 4 ～ -0.030 0之間，各回歸模型下金融深度、金融相關(guān)比率系數(shù)值相差不大，且符號(hào)均為負(fù)號(hào)，說(shuō)明金融深度、金融相關(guān)比率與交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系(由于使用的交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的代理變量值越大表示投資效率越低，值越小表示投資效率越高，因此，系數(shù)為負(fù)表示為正相關(guān)關(guān)系，系數(shù)為正表示負(fù)相關(guān)關(guān)系)，即金融深度、金融相關(guān)比率的提高能夠促進(jìn)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的提高。

表2 金融深度對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的回歸結(jié)果Tab.2 Regression results offinancial depth (fid) on transportation infrastructure investment efficiency

表3 金融相關(guān)比率對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的回歸結(jié)果Tab.3 Regression results offinancial related ratio (fir) on transportation infrastructure investment efficiency

對(duì)最終模型的選擇上，由表2、表3可知，二者Chow的F檢驗(yàn)、P值都為0.000 0 ＜ 0.001，故強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)“H0:all μi= 0”，認(rèn)為存在個(gè)體效應(yīng)，固不應(yīng)選擇混合回歸模型進(jìn)行回歸，應(yīng)考慮使用個(gè)體固定效應(yīng)模型或個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型。同時(shí)，表2中Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示P值= 0.596 6 ＞ 0.05，表 3 中 Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果顯示P值= 0.582 5 ＞ 0.05，故二者都接受原假設(shè)“H0:μi與xi，zi不相關(guān)”，認(rèn)為應(yīng)該使用個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型，而非個(gè)體固定效應(yīng)模型。因此，最終以表2、表3中個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型回歸結(jié)果作為對(duì)象進(jìn)行解釋分析。

（1）從表2可以看出，金融深度(fi d)與交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率(IE)在0.001的水平上顯著負(fù)相關(guān)，影響系數(shù)為-0.024 8。這說(shuō)明金融深度水平越高，交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的投資效率就越高，金融深度水平每上升1個(gè)單位，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率提高0.024 8個(gè)單位，表明我國(guó)金融深度水平的提升對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率提高具有較大的積極影響。

（2）從表3可以看出，金融相關(guān)比率(fi r)與交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率(IE)在0.001的水平上顯著負(fù)相關(guān)，影響系數(shù)為-0.037 4。這說(shuō)明隨著金融相關(guān)比率的提高，交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的投資效率也會(huì)相應(yīng)提高，金融相關(guān)比率每上升1個(gè)單位，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率提高0.037 4個(gè)單位。表明我國(guó)金融相關(guān)比率的提升能夠促進(jìn)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率的提高。

（3）在表2、表3中，企業(yè)規(guī)模(lnsize)與交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率(IE)的系數(shù)分別為正，說(shuō)明企業(yè)規(guī)模越大，交通基礎(chǔ)設(shè)施的投資效率便越低，企業(yè)規(guī)模(lnsize)每增加1%，交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)的投資效率便分別下降0.020 6和0.020 4個(gè)單位。

（4）在表2、表3中，企業(yè)增長(zhǎng)機(jī)會(huì)(grow)對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率的影響系數(shù)分別為-0.000 020 6和-0.000 020 5，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明企業(yè)增長(zhǎng)機(jī)會(huì)對(duì)該交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率影響并不顯著。

（5）在表2、表3中，企業(yè)負(fù)債(lev)對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施企業(yè)投資效率的影響系數(shù)分別為0.000 071 8和0.000 071 2，但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明企業(yè)負(fù)債水平對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率并無(wú)顯著影響。

3 研究結(jié)論

通過(guò)實(shí)證分析，表明金融發(fā)展對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率具有重要的影響。2006—2016年我國(guó)金融深度水平每上升1個(gè)單位，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率便提高0.024 8個(gè)單位；金融相關(guān)比率每上升1個(gè)單位，交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率便提高0.037 4個(gè)單位。而一般理論認(rèn)為對(duì)投資效率具有影響的企業(yè)增長(zhǎng)機(jī)會(huì)和企業(yè)負(fù)債水平對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率并沒(méi)有顯著的影響，企業(yè)規(guī)模對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效率反而具有負(fù)影響。因此，應(yīng)努力促進(jìn)我國(guó)金融發(fā)展，包括支持各類金融機(jī)構(gòu)立足所長(zhǎng)，發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)積極開拓市場(chǎng)，鼓勵(lì)民間資本參與金融活動(dòng)和金融創(chuàng)新，促進(jìn)我國(guó)金融深度和金融相關(guān)比率的提升，通過(guò)BT、BOT、PPP等投融資模式引導(dǎo)社會(huì)資本和金融資本投入到交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中，促進(jìn)我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和投資效率的提高。